• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.25-36
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• 2020

Motivation: Fibers as the extracellular filamentous structures determine the shape of the cytoskeletal structures. Their characterization and reconstruction from a 3D cellular image represent very useful quantitative information at the cellular level. In this paper, we presented a novel automatic method to extract fiber diameter distribution through a pipeline to reconstruct fibers from 3D fluorescence confocal images. The pipeline is composed of four steps: segmentation, skeletonization, template fitting and fiber tracking. Segmentation of fiber is achieved by defining an energy based on tensor voting framework. After skeletonizing segmented fibers, we fit a template for each seed point. Then, the fiber tracking step reconstructs fibers by finding the best match of the next fiber segment from the previous template. Thus, we define a fiber as a set of templates, based on which we calculate a diameter distribution of fibers.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.877-881
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• 2005

In this paper, a novel method for analyzing a textile fabric structure is proposed to segment each yarn of the textile fabric from voxel data made out of its X-ray computed tomography (CT) images. In order to segment the each yarn, directions of fibers, of which yarn consists, are firstly estimated by correlating the voxel with a fiber model. Second, each fiber is reconstructed by clustering the voxel of the fiber using the estimated fiber direction as a similarity. Then, each yarn is reconstructed by clustering the reconstructed fibers using a distance which is newly defined as a dissimilarity. Consequently, each yarn of the textile fabric is segmented from the voxel data. The effectiveness of the proposed method is confirmed by experimentally applying the method to voxel data of a sample plain woven fabric, which is made of polyester two folded yarn. The each two folded yarn is correctly segmented by the proposed method.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12A호
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• pp.1285-1290
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• 2004

본 논문에서는 광 버스트 네트워크 내의 버스트 충돌을 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 파장 변환(conversion), 경로 변경(deflection), 분리(segmentation), 광섬유 버퍼링을 흔합하여 광 스위치에 적용한 것이다. 제안된 충돌 해결 알고리즘의 성능은 ns(network simulator)-2를 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션에 사용한 네트워크 토폴로지는 한국의 기간망을 가정하였고 이를 기반으로 다양한 네트워크 트래픽 조건에서 성능 지표(버림 확률, 전파 지연)의 개선을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제37권2호
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• pp.174-185
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• 2013

This study examines shopping orientation regarding bedclothes and the effect of the segmentation of consumers on the image of Hanji yarn bedclothes derived from mulberry fiber in order to contribute to the development of Hanji bedclothes products and consumer marketing segmentation. Data from 294 questionnaires filled out by female consumers in their 30s to 50s were used for statistical analysis. The shopping orientations for bedclothes are classified into six groups (trend oriented, material oriented, price oriented, convenience oriented, individuality oriented, and assurance oriented). Consumers were subdivided into four consumer segments (show-offish, self-confident, reasonable, and unconcerned case) based on shopping orientations for bedclothes. The images of Hanji bedclothes are categorized into four types (classic, practical, aesthetic, and natural) as related to the shopping orientations of consumers. In terms of consumer segmentation, the 'reasonable' segment is more likely to consider the 'classic' image of Hanji bedclothes as the highest image value; however, the 'show-offish' segment provides the highest value to the 'practical' image as compared to other segments.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.148-156
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• 2007

섬유복합재료의 역학적인 관점에서 볼 때 PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite)의 섬유분산성 평가는 매우 중요한 요소이다. 그러나 PVA 섬유의 낮은 명암비 때문에 시멘트계 재료와 섬유를 구별하기가 어려우므로, PVA-ECC의 섬유분산성 평가를 하기에는 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PVA-ECC 내의 섬유분산성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 형광의 원리를 이용하여 섬유복합재료 단면에서 PVA 섬유가 초록빛을 발하는 이미지를 얻었고, PVA-ECC 시편에 대한 섬유분산성은 형광 현미경에 부착된 CCD (charge coupled device) 카메라를 통하여 얻어진 이미지를 이미지 프로세싱 기법과 통계적인 방법을 이용하여 평가하였다. 또한 형상분석을 통하여 섬유의 방향성이 분산성에 미치는 영향을 파악하였으며, 판별함수기법과 분수령 알고리즘을 이용하여 섬유 검출 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시하였다.

• Composites Research
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• 제36권6호
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• pp.395-401
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• 2023

본 연구에서는 지도학습 기반 분할기법을 이용하여 단층 촬영된 단방향 복합재료의 유한요소모델링을 실시하였다. 우선, 단방향 복합재료의 형상 정보를 얻기 위해 Micro-CT 스캔을 수행하여 단방향 복합재료의 순수 체적(raw volume)을 획득하였고 여기에 몇 개의 단면을 선택하여 재료의 마이크로 구조인 섬유의 형상을 라벨링하였다. 이후 재료의 단면 이미지와 라벨링한 이미지를 각각 입출력으로 U-net 모델을 훈련시켰다. 이를 사용하여 선택되지 않은 단층촬영 이미지를 섬유형상을 구분하는 분할을 수행하였고 이렇게 생성된 3차원 정보를 이용해서 유한요소모델을 생성하였다. 최종적으로 단방향 복합재료 시편과 유한요소모델의 섬유체적비를 비교하여 제안된 방법의 적절성을 확인하였다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권1호
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• pp.103-113
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• 2019

Motivation: Polymerized actin-based cytoskeletal structures are crucial in shape, dynamics, and resilience of a cell. For example, dynamical actin-containing ruffles are located at leading edges of cells and have a significant impact on cell motility. Other filamentous actin (F-actin) bundles, called stress fibers, are essential in cell attachment and detachment. For this reason, their mechanistic understanding provides crucial information to solve practical problems related to cell interactions with materials in tissue engineering. Detecting and counting actin-based structures in a cellular ensemble is a fundamental first step. In this research, we suggest a new method to characterize F-actin wrapping fibers from confocal fluorescence image stacks. As fluorescently labeled F-actin often envelope the fibers, we first propose to segment these fibers by diminishing an energy based on maximum flow and minimum cut algorithm. The actual actin is detected through the use of bilateral filtering followed by a thresholding step. Later, concave actin bundles are detected through a graph-based procedure that actually determines if the considered actin filament is enclosing the fiber.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.1009-1012
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분산성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA(Polyvinyl alcohol) 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포 특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유 복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘(watershed algorithm)과 형태학적 재구성(morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망을 분류기로 구축하였다. 또한 구축한 분류기를 통해 분류된 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 한국의류학회지
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• 제34권10호
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• pp.1611-1620
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• 2010

This research compares the difference of each preference segments' subjective hands and sensibilities in order to analyze the correlations among preference, subjective hands, and sensibilities. Preference segments were classified into wool, acrylic, and long stitch length-preferred clusters in previous research. To evaluate the subjective hands and sensibilities of knit fabrics, the 20's and 30's women rated twelve knit fabrics by touching, using a questionnaire with a seven-point semantic differential scale. These twelve knit fabrics were differentiated by controlling the mixture ratio and stitch length using a computer-controlled automatic flat knit machine. The difference of each preference segments' subjective hands and sensibilities was determined using the conjoint analysis. The clusters perceived the subjective hands and sensibilities differently according to preferred constituent characteristics. There was no correlation between surface unevenness and preference in wool-preferred cluster, while there were negative correlations in other clusters. The acrylic-preferred cluster had a preference in coolness compared to other clusters; in addition, the long stitch-preferred cluster preferred flexibility/bulkiness and extensibility than the others. All clusters preferred modem and natural sensibilities that were caused by different constituent characteristics of knit fabrics.